在无人机系统操作中，面对复杂环境如家庭、医院等场景，如何有效识别并避开如被褥等柔软障碍物，是确保飞行安全与任务成功的关键，被褥因其质地柔软、形态多变，常在地面障碍物中难以被传统雷达或光学传感器准确识别。
为解决这一问题，我们引入了深度学习与计算机视觉的融合技术，通过训练神经网络模型，使无人机能够学习并识别包括被褥在内的多种软质障碍物的特征，在飞行过程中，无人机搭载的高清摄像头与红外热成像仪协同工作，不仅捕捉被褥的视觉特征，还通过热成像区分其与其他硬质物体的区别。
我们开发了动态避障算法，当系统检测到被褥等障碍物时，会立即计算并规划新的飞行路径，确保无人机能够安全绕过障碍物继续执行任务，这一系列技术的应用，极大地提升了无人机在复杂环境下的自主操作能力与安全性，为医疗运输、家庭监控等应用场景提供了坚实的技术支持。
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